多尺度特征融合注意力网络的水下图像增强

作者：刘玉珍; 刘美怡^*; 林森; 陶志勇

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2023, 35(05): 685-695.

• 图像处理
• 多尺度
• 特征提取
• 注意力机制
• 特征调制模块

水下图像在海洋资源探索中具有重要作用.针对现有的水下增强方法存在去雾不彻底和细节丢失等问题,提出一种基于多尺度特征融合注意力网络的水下图像增强方法.首先,采用多特征提取模块获取图像特征,学习不同空间的特征信息,并通过特征融合模块加强不同空间信息的有效联系,实现特征的复用和深层次的学习;然后,构建特征调制模块,将低质量信息特征转换为高质量信息特征,包括通道和像素注意残差块,将其堆叠成链式结构,通过动态调制多级特征增强图像细节,并抑制冗余信息;最后,构建包含均方差损失函数、L1损失函数和感知损失函数的多项式损失函数,引入异步训练模式提高网络性能.实验结果表明,基于EUVP数据集、合成的SUDS数据集和UFO-120数据集,该方法在主观视觉质量和客观评价指标(UCIQE,NIQE,SURF以及信息熵)上均优于其他经典及新颖方法,增强后水下图像去雾效果良好,并且在恢复图像细节方面也具有明显优势,显著地提高了水下图像的视觉质量.

• 单位
  沈阳理工大学; 辽宁工程技术大学